基于EEG的警觉度客观检测与通道筛选技术研究

作     者：孙子恒 代艳莹 焦学军 姜劲 綦宏志 余辉 周鹏 SUN Ziheng;DAI Yanying;JIAO Xuejun;JIANG Jin;QI Hongzhi;YU Hui;ZHOU Peng

作者机构：天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室北京100094 天津市智能中医诊疗技术与装备重点实验室天津300072 

出 版 物：《载人航天》 (Manned Spaceflight)

年 卷 期：2024年第30卷第4期

页      面：434-442页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：航天医学实验项目(HYZHXM03007) 人因工程重点实验室自主研究基金(SYFD061903) 

主　　题：脑电 警觉度 支持向量机 特征筛选 导联筛选 

摘      要：在航天领域,警觉度的降低会影响航天员的工效,还可能引发重大安全事故。针对航天领域的警觉度客观检测技术进行研究,设计了多轮次PVT和3⁃back任务结合的警觉度建模实验,并全程采集EEG信号和行为学数据,该实验范式成功诱导了37名志愿者警觉度下降,并伴随着大脑快波成分减少,慢波成分增加,复杂度降低等现象,在额叶、颞叶和枕叶区域变化明显。使用方差分析(ANOVA)结合支持向量机(SVM)对单个特征建模的方法筛选出了6个警觉度敏感特征,在此基础上使用SVM⁃RFECV方法筛选出了12个警觉度敏感导联,最后使用SVM进行警觉度客观检测模型的构建。结果显示:特征筛选前的平均分类正确率为83.10%,在导联筛选后为87.16%,提升了约4%。特征筛选和导联筛选工作有效地提高了模型的综合性能,同时简化了脑电采集流程,减少了后续数据处理的工作量和时间成本。